프로파일링 단계에서 파형 선별을 통한 템플릿 공격의 성능 향상
Power Trace Selection Method in Template Profiling Phase for Improvements of Template Attack
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초록
템플릿 공격은 공격 대상 장비와 동일한 테스트 장비를 보유한 경우에 수행할 수 있는 강력한 부채널 분석 방법이다. 템플릿 공격은 테스트 장비를 이용하여 비밀정보에 대한 템플릿을 구성하는 프로파일링 단계와 공격 대상 장비에서 수집한 전력 파형을 템플릿과 비교하여 비밀정보를 찾는 매칭 단계로 구성된다. 템플릿 공격의 성능을 향상시키는 방법중 하나는 가우시안 분포에 대한 템플릿의 추정을 향상시키는 것이다. 그러나 프로파일링 단계에서 각 중간값에 대한템플릿을 계산할 때 사용되는 전력 파형의 수가 제한된다면 템플릿 계산이 부정확해진다. 본 논문에서는 프로파일링 단계에서 템플릿을 계산하기 위해 사용하는 파형의 수가 제한될 때 노이즈 파형으로 간주되는 전력 파형을 제거하는 방법론을 제시한다. 제시한 방법론에 따라 노이즈로 간주되는 전력 파형을 제외하여 템플릿을 구성할 경우에 템플릿 추정의정확도가 향상되어 템플릿 공격의 성능이 향상된다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 템플릿 공격의 성능이 향상됨을보임으로써 제시한 방법론이 타당함을 증명한다.
Abstract
Template attack is a powerful side-channel analysis technique which can be performed by an attacker who has a test device that is identical to target device. Template attack is consisted of building template in profiling phase and matching the target device using template that were calculated in profiling phase. One methods to improve the success rate of template attack is to better estimate template which is consisted sample mean and sample covariance matrix of gaussian distribution in template profiling. However restriction of power trace in profiling phase led to poor template estimation. In this paper, we propose new method to select noisy power trace in profiling phase. By eliminating noisy power trace in profiling phase, we can construct more advanced mean and covariance matrix which relates to better performance in template attack. We proved that the proposed method is valid through experiments.
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